Μια φουτουριστική ιδέα που έχει τις ρίζες της από τις αρχές της δεκαετίας του '60 περίμενε εκείνη τη στιγμή που άλλαξε το παιχνίδι για να γίνει όχι μόνο mainstream αλλά και αναπόφευκτη. Ναι, μιλάμε για την άνοδο των Μεγάλων Δεδομένων και πώς αυτό κατέστησε δυνατό μια εξαιρετικά περίπλοκη έννοια όπως η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) να γίνει παγκόσμιο φαινόμενο.
Αυτό ακριβώς το γεγονός θα πρέπει να μας δώσει την υπόδειξη ότι η τεχνητή νοημοσύνη είναι ελλιπής ή μάλλον αδύνατη χωρίς δεδομένα και τους τρόπους δημιουργίας, αποθήκευσης και διαχείρισής της. Και όπως όλες οι αρχές είναι καθολικές, αυτό ισχύει και στον χώρο της τεχνητής νοημοσύνης. Για να λειτουργεί απρόσκοπτα ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης και να παρέχει ακριβή, έγκαιρα και σχετικά αποτελέσματα, πρέπει να εκπαιδευτεί με δεδομένα υψηλής ποιότητας.
Ωστόσο, αυτή η καθοριστική συνθήκη είναι που δυσκολεύονται να αντιμετωπίσουν εταιρείες όλων των μεγεθών και κλίμακας. Αν και δεν υπάρχει έλλειψη ιδεών και λύσεων σε προβλήματα του πραγματικού κόσμου που θα μπορούσαν να επιλυθούν με την τεχνητή νοημοσύνη, οι περισσότερες από αυτές υπήρχαν (ή υπάρχουν) στα χαρτιά. Όσον αφορά την πρακτικότητα της υλοποίησής τους, η διαθεσιμότητα των δεδομένων και η καλή τους ποιότητα γίνεται πρωταρχικό εμπόδιο.
Έτσι, αν είστε νέος στον χώρο της τεχνητής νοημοσύνης και αναρωτιέστε πώς η ποιότητα των δεδομένων επηρεάζει τα αποτελέσματα της τεχνητής νοημοσύνης και την απόδοση των λύσεων, ακολουθεί μια ολοκληρωμένη καταγραφή. Αλλά πριν από αυτό, ας καταλάβουμε γρήγορα γιατί τα ποιοτικά δεδομένα είναι σημαντικά για τη βέλτιστη απόδοση AI.
Ο ρόλος των ποιοτικών δεδομένων στην απόδοση της AI
- Τα δεδομένα καλής ποιότητας διασφαλίζουν ότι τα αποτελέσματα ή τα αποτελέσματα είναι ακριβή και ότι επιλύουν έναν σκοπό ή ένα πραγματικό πρόβλημα.
- Η έλλειψη δεδομένων καλής ποιότητας θα μπορούσε να έχει ανεπιθύμητες νομικές και οικονομικές συνέπειες για τους ιδιοκτήτες επιχειρήσεων.
- Τα δεδομένα υψηλής ποιότητας μπορούν να βελτιστοποιήσουν με συνέπεια τη διαδικασία εκμάθησης των μοντέλων AI.
- Για την ανάπτυξη προγνωστικών μοντέλων, τα δεδομένα υψηλής ποιότητας είναι αναπόφευκτα.
5 τρόποι με τους οποίους η ποιότητα των δεδομένων μπορεί να επηρεάσει τη λύση AI σας
Κακά Δεδομένα
Τώρα, τα κακά δεδομένα είναι ένας γενικός όρος που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να περιγράψει σύνολα δεδομένων που είναι ελλιπή, άσχετα ή φέρουν ανακριβή ετικέτα. Η εμφάνιση οποιουδήποτε ή όλων αυτών καταστρέφει τελικά τα μοντέλα AI. Η υγιεινή των δεδομένων είναι ένας κρίσιμος παράγοντας στο φάσμα εκπαίδευσης AI και όσο περισσότερο τροφοδοτείτε τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης σας με κακά δεδομένα, τόσο περισσότερο τα καθιστάτε μάταια.
Για να σας δώσουμε μια γρήγορη ιδέα για τον αντίκτυπο των κακών δεδομένων, κατανοήστε ότι αρκετοί μεγάλοι οργανισμοί δεν μπορούσαν να αξιοποιήσουν τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης στο μέγιστο των δυνατοτήτων τους, παρά το γεγονός ότι διέθεταν δεκαετίες δεδομένων πελατών και επιχειρήσεων. Ο λόγος - τα περισσότερα από αυτά ήταν κακά δεδομένα.
Προκατάληψη δεδομένων
Εκτός από τα κακά δεδομένα και τις δευτερεύουσες έννοιές τους, υπάρχει μια άλλη βασανιστική ανησυχία που ονομάζεται προκατάληψη. Αυτό είναι κάτι που οι εταιρείες και οι επιχειρήσεις σε όλο τον κόσμο αγωνίζονται να αντιμετωπίσουν και να διορθώσουν. Με απλά λόγια, η προκατάληψη δεδομένων είναι η φυσική κλίση των συνόλων δεδομένων προς μια συγκεκριμένη πεποίθηση, ιδεολογία, τμήμα, δημογραφικά στοιχεία ή άλλες αφηρημένες έννοιες.
Η μεροληψία δεδομένων είναι επικίνδυνη για το έργο τεχνητής νοημοσύνης και τελικά την επιχείρηση με πολλούς τρόπους. Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που εκπαιδεύονται με προκατειλημμένα δεδομένα θα μπορούσαν να αποφέρουν αποτελέσματα που είναι ευνοϊκά ή δυσμενή για ορισμένα στοιχεία, οντότητες ή στρώματα της κοινωνίας.
Επίσης, η προκατάληψη δεδομένων είναι ως επί το πλείστον ακούσια, που πηγάζει από έμφυτες ανθρώπινες πεποιθήσεις, ιδεολογίες, κλίσεις και κατανόηση. Εξαιτίας αυτού, η μεροληψία δεδομένων θα μπορούσε να εισχωρήσει σε οποιαδήποτε φάση της εκπαίδευσης AI, όπως η συλλογή δεδομένων, η ανάπτυξη αλγορίθμων, η εκπαίδευση μοντέλων και πολλά άλλα. Η ύπαρξη ενός ειδικού ειδικού ή η πρόσληψη μιας ομάδας επαγγελματιών διασφάλισης ποιότητας θα μπορούσε να σας βοηθήσει να μειώσετε την προκατάληψη δεδομένων από το σύστημά σας.
Όγκος δεδομένων
Υπάρχουν δύο πτυχές σε αυτό:
- Έχοντας τεράστιους όγκους δεδομένων
- Και έχοντας πολύ λίγα δεδομένα
Και τα δύο επηρεάζουν την ποιότητα του μοντέλου AI σας. Ενώ μπορεί να φαίνεται ότι το να έχεις τεράστιους όγκους δεδομένων είναι καλό, αποδεικνύεται ότι δεν είναι. Όταν δημιουργείτε μαζικούς όγκους δεδομένων, τα περισσότερα από αυτά καταλήγουν να είναι ασήμαντα, άσχετα ή ελλιπή – κακά δεδομένα. Από την άλλη πλευρά, η ύπαρξη πολύ λίγων δεδομένων καθιστά τη διαδικασία εκπαίδευσης AI αναποτελεσματική, καθώς τα μοντέλα μάθησης χωρίς επίβλεψη δεν μπορούν να λειτουργήσουν σωστά με πολύ λίγα σύνολα δεδομένων.
Οι στατιστικές αποκαλύπτουν ότι αν και το 75% των επιχειρήσεων σε όλο τον κόσμο στοχεύουν στην ανάπτυξη και ανάπτυξη μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης για την επιχείρησή τους, μόνο το 15% από αυτές το καταφέρνουν λόγω της έλλειψης διαθεσιμότητας του σωστού τύπου και όγκου δεδομένων. Έτσι, ο πιο ιδανικός τρόπος για να διασφαλίσετε τον βέλτιστο όγκο δεδομένων για τα έργα τεχνητής νοημοσύνης σας είναι να αναθέσετε σε εξωτερικούς συνεργάτες τη διαδικασία προμήθειας.
Δεδομένα Παρουσία Στα Σιλό
Λοιπόν, εάν έχω επαρκή όγκο δεδομένων, λύθηκε το πρόβλημά μου;
Λοιπόν, η απάντηση είναι ότι εξαρτάται και γι' αυτό είναι η τέλεια στιγμή για να φέρουμε στο φως αυτό που λέγεται δεδομένα σιλό. Τα δεδομένα που υπάρχουν σε απομονωμένα μέρη ή αρχές είναι τόσο κακά όσο δεν υπάρχουν δεδομένα. Αυτό σημαίνει ότι τα δεδομένα εκπαίδευσης AI πρέπει να είναι εύκολα προσβάσιμα από όλους τους ενδιαφερόμενους φορείς. Η έλλειψη διαλειτουργικότητας ή πρόσβασης σε σύνολα δεδομένων έχει ως αποτέλεσμα κακή ποιότητα των αποτελεσμάτων ή, χειρότερα, ανεπαρκή όγκο για την έναρξη της εκπαιδευτικής διαδικασίας.
Ανησυχίες σχολιασμού δεδομένων
Σχολιασμός δεδομένων είναι εκείνη η φάση στην ανάπτυξη μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης που υπαγορεύει τις μηχανές και τους αλγόριθμους τροφοδοσίας τους να κατανοήσουν τι τους τροφοδοτείται. Ένα μηχάνημα είναι ένα κουτί ανεξάρτητα από το αν είναι ενεργοποιημένο ή απενεργοποιημένο. Για να ενσταλάξουν μια λειτουργικότητα παρόμοια με τον εγκέφαλο, αναπτύσσονται και αναπτύσσονται αλγόριθμοι. Αλλά για να λειτουργήσουν σωστά αυτοί οι αλγόριθμοι, οι νευρώνες με τη μορφή μετα-πληροφοριών μέσω σχολιασμού δεδομένων, πρέπει να ενεργοποιηθούν και να μεταδοθούν στους αλγόριθμους. Τότε ακριβώς οι μηχανές αρχίζουν να καταλαβαίνουν τι πρέπει να δουν, να προσπελάσουν και να επεξεργαστούν και τι πρέπει να κάνουν αρχικά.
Τα σύνολα δεδομένων με ανεπαρκή σχολιασμό μπορεί να κάνουν τις μηχανές να αποκλίνουν από αυτό που είναι αληθινό και να τις ωθήσουν να παρέχουν λοξά αποτελέσματα. Τα λανθασμένα μοντέλα επισήμανσης δεδομένων καθιστούν επίσης άσχετες όλες τις προηγούμενες διαδικασίες, όπως η συλλογή δεδομένων, ο καθαρισμός και η μεταγλώττιση, αναγκάζοντας τα μηχανήματα να επεξεργάζονται λανθασμένα σύνολα δεδομένων. Επομένως, πρέπει να ληφθεί η βέλτιστη προσοχή για να διασφαλιστεί ότι τα δεδομένα σχολιάζονται από εμπειρογνώμονες ή ΜΜΕ, που γνωρίζουν τι κάνουν.
Ολοκληρώνοντας
Δεν μπορούμε να επαναλάβουμε τη σημασία των δεδομένων καλής ποιότητας για την ομαλή λειτουργία του μοντέλου AI σας. Επομένως, εάν αναπτύσσετε μια λύση με τεχνητή νοημοσύνη, αφιερώστε τον απαιτούμενο χρόνο για να εργαστείτε για την εξάλειψη αυτών των περιπτώσεων από τις δραστηριότητές σας. Συνεργαστείτε με προμηθευτές δεδομένων, ειδικούς και κάντε ό,τι χρειάζεται για να διασφαλίσετε ότι τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης σας εκπαιδεύονται μόνο με δεδομένα υψηλής ποιότητας.
Καλή τύχη!
